JP4852129B2 - 音声認識装置とその方法と、プログラム - Google Patents
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〔この発明の考え〕
図1にこの発明の考えを示す。図1は、上から音声信号、音声特徴量、発話分割部の出力、音響モデル選択部の出力を表す。音声特徴量は、音声信号を例えばMFCC分析処理してフレーム毎に得られる値である。発話分割部の出力は、その音声特徴量を例えば音声GMMと無音HMM(Hidden Mixture Model:隠れマルコフモデル )と比較し、音声GMMの方が高い尤度を示せばそのフレームを音声、無音HMMの方が高い尤度を示せば無音として、各フレームを音声区間と非音声区間に分類したものである。なお、作図の都合で、音声信号に対する1個のフレームを表す□を大きく表現している。また、音声特徴量は、隣接するフレーム同士を例えば10ms程度の幅シフトさせて、一部がオーバーラップしたフレーム毎に求めるのが一般的であるが、そのフレームシフトの様子は省略している。
図4に発話分割部21のより具体的な動作フローを示して説明する。発話分割部21が、発話分割処理を開始すると、まず始めに初期化を行う(ステップS210)。初期化は、発話区間の開始時刻及び終了時刻や、動作制御用のカウンタのリセットのことである。
図5に音響モデル選択部24のより具体的な動作フローを示して説明する。音響モデル選択部24は、発話区間を入力として最初に動作制御に必要なカウンタ等の初期化を行う(ステップS240)。そして、音響モデルAを代表するA−GMM(例えば男性音声を代表する男性GMM)と音響モデルBを代表するモデルB−GMM(例えば女性音声を代表する女性GMM)のそれぞれと、発話区間の各フレームの音声特徴量とを照合してモデルA尤度PtAとモデルB尤度PtBを得る(ステップS241)。この時、無音HMMが、最も高い尤度となっている無音フレームを無視しても良い。
この発明の効果を検証する目的で検証実験を行った。男女各2名の3570発話からなる64個の音声ファイルを用いて連続音声認識を行い、従来の音声認識方法による音声認識結果とこの発明の方法による結果とを比較する実験を行った。従来の音声認識方法は男女並列認識とした。この発明の方法は、実施例3の音声認識装置300の方法と、音声認識装置300に教師なし適応を加えた方法とした。その結果を表1に示す。比較は文字認識率と文字正解精度で行った。
を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。なお、上記方法及び装置において説明した処
理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力
あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されるとしてもよい。
Claims (9)
- 入力される音声ディジタル信号の音声特徴量をフレーム単位で分析する特徴量分析部と、
上記フレーム毎の音声特徴量と性別依存の各音響モデルを代表するGMM(Gaussian Mixture Model:混合正規分布モデル)とを照合して各フレームを音声区間と非音声区間とに分類して発話区間を分割するとともに、上記発話区間毎に、当該発話区間に含まれるフレームと各音響モデルとの尤度から得られる各音響モデルの統計値に基づき、上記発話区間毎の音響モデルを選択する発話分割モデル選択部と、
上記発話区間毎に選択された音響モデルで音声認識処理を行う音声認識処理部と、
を具備する音声認識装置。 - 入力される音声ディジタル信号の音声特徴量をフレーム単位で分析する特徴量分析部と、
上記フレーム毎の音声特徴量と性別依存の各音響モデルを代表するGMM(Gaussian Mixture Model:混合正規分布モデル)とを照合して各フレームを音声区間と非音声区間とに分類して発話区間を分割するとともに、上記発話区間毎に、当該発話区間に含まれるフレームと各音響モデルとの尤度から得られる各音響モデルの統計値に基づき、上記発話区間毎の音響モデルを選択する発話分割モデル選択部と、
上記音声特徴量と上記選択された音響モデルを参照して上記音声特徴量に基づく音声認識処理の結果を適応用ラベルとして出力する音声認識処理部と、
上記適応用ラベルを入力として音響モデルを学習し、適応音響モデルを生成する教師なし適応部と、
上記適応音響モデルを記録する適応後音響モデルパラメータメモリと、
上記音声ディジタル信号を入力とし、上記適応後音響モデルパラメータメモリに記録された適応音響モデルを参照して音声認識処理を行う第2音声認識処理部と、
を具備する音声認識装置。 - 請求項1又は2に記載した音声認識装置において、
上記発話分割モデル選択部は、
上記発話区間毎に、音響モデル毎の尤度が最大となる当該発話区間に含まれるフレーム数に基づき、上記発話区間毎の音響モデルを選択することを特徴とする音声認識装置。 - 請求項1又は2に記載した音声認識装置において、
上記発話分割モデル選択部は、
上記発話区間毎に、音響モデル毎の当該発話区間に含まれるフレームとの尤度の累積値に基づき、上記発話区間毎の音響モデルを選択することを特徴とする音声認識装置。 - 請求項3に記載した音声認識装置において、
上記発話分割モデル選択部は、
音響モデルを選択する際に、フレーム数が同数若しくはフレーム数の差が所定数以下の場合は、性別非依存の音響モデルを選択する中間音響モデル選択手段を含む
ことを特徴とする音声認識装置。 - 請求項1乃至5の何れかに記載した音声認識装置において、
更に
時系列が連続する同じ音響モデルが選択された発話区間同士を連結する発話連結部を備えることを特徴とする音声認識装置。 - 特徴量分析部が、入力される音声ディジタル信号の音声特徴量をフレーム単位で分析する特徴量分析過程と、
発話分割モデル選択部が、上記フレーム毎の音声特徴量と性別依存の各音響モデルを代表するGMM(Gaussian Mixture Model:混合正規分布モデル)とを照合して各フレームを音声区間と非音声区間とに分類して発話区間を分割するとともに、上記発話区間毎に、当該発話区間に含まれるフレームと各音響モデルとの尤度から得られる各音響モデルの統計値に基づき、上記発話区間毎の音響モデルを選択する発話分割モデル選択過程と、
音声認識処理部が、上記発話区間毎に選択された音響モデルで音声認識処理を行う音声認識処理過程と、
を備える音声認識方法。 - 特徴量分析部が、入力される音声ディジタル信号の音声特徴量をフレーム単位で分析する特徴量分析過程と、
発話分割モデル選択部が、上記フレーム毎の音声特徴量と性別依存の各音響モデルを代表するGMM(Gaussian Mixture Model:混合正規分布モデル)とを照合して各フレームを音声区間と非音声区間とに分類して発話区間を分割するとともに、上記発話区間毎に、当該発話区間に含まれるフレームと各音響モデルとの尤度から得られる各音響モデルの統計値に基づき、上記発話区間毎の音響モデルを選択する発話分割モデル選択過程と、
音声認識処理部が、上記音声特徴量と上記選択された音響モデルを参照して上記音声特徴量に基づく音声認識処理の結果を適応用ラベルとして出力する音声認識処理部と、
教師なし適応部が、上記適応用ラベルを入力として音響モデルを学習し、適応音響モデルを生成する教師なし適応過程と、
第2音声認識処理部が、上記音声ディジタル信号を入力とし、適応後音響モデルパラメータメモリに記録された適応音響モデルを参照して音声認識処理を行う第2音声認識処理過程と、
を備える音声認識方法。 - 請求項1乃至6の何れかに記載した音声認識装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
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JP2009158783A JP4852129B2 (ja) | 2009-07-03 | 2009-07-03 | 音声認識装置とその方法と、プログラム |
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